Inteligencia Artificial
Random Forests es un método que combina una cantidad grande de árboles de decisión independientes probados sobre conjuntos de datos aleatorios con igual distribución. Es un algoritmo predictivo que usa la técnica de Bagging para combinar diferentes arboles, donde cada árbol es construido con observaciones y variables aleatorias. Bagging: Disminuye la varianza de un data … Leer más
¿Cómo decide un árbol de decisión donde ramificarse? La ramificación de un árbol de decisión es muy importante, la creación de sub nodos incrementa la homogeneidad de los sub nodos resultantes. Es decir, la pureza del nodo se incrementa respecto a la variable objetivo. Se prueba la división con todas las variables y se escoge … Leer más
Árboles de decisión es uno de los enfoques de modelado predictivo utilizadas en estadísticas, minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo es crear un modelo, el cual predice el valor de una variable destino en función de diversas variables de entrada. Árboles de decisión con sus terminologías Nodo raíz (nodo de decisión superior): Representa … Leer más
Existen mucho Modelos de Clustering, por ello, en este post trataremos de ver a detalle de algunos de estos modelos. Como vimos en el post anterior Clustering están dentro de la familia del aprendizaje no supervisado, por lo tanto, este tiene lugar cuando no se dispone de datos “etiquetados” para el entrenamiento. Clustering vs Clasificación … Leer más
Las técnicas de agrupamiento – Clustering están dentro de la familia del aprendizaje no supervisado, este tiene lugar cuando no se dispone de datos “etiquetados” para el entrenamiento. Sólo conocemos los datos de entrada, pero no existen datos de salida que correspondan a un determinado input. El aprendizaje no supervisado está estrechamente alineado con la … Leer más
Las aplicaciones de máquinas de vectores de soporte son más comunes de visualizar, aquí te explicamos a detalle algunas aplicaciones.
Las máquinas de vectores de soporte son muy populares en aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes
Aprendizaje supervisado, el agente observa datos de entrada y salida, sirve para aprender una función que modele la salida según la entrada
Las etapas en un proyecto de machine learning nos ayudan a entender los pasos a seguir durante un proyecto de aprendizaje automático
El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas o Machine Learning, es una rama de la inteligencia artificial.